陳 昕，鐘 英

(山東科技大學 經(jīng)濟管理學院，山東 青島 266590)

一、引言

隨著Web2.0技術(shù)的發(fā)展，社會化問答社區(qū)等網(wǎng)絡服務應運而生。以知識搜尋為目標的各種非交易類虛擬社區(qū)為用戶提供了跨時空的資源、信息、知識，如何促進社區(qū)內(nèi)知識的共享已成為學者普遍研究的問題。研究表明，適當?shù)奈镔|(zhì)獎勵可以加強信任，對員工知識共享產(chǎn)生促進作用[1]；參與者的共享能力以及相互的網(wǎng)絡關系會對知識共享產(chǎn)生積極影響[2]；而積極的組織氛圍能夠促進虛擬社區(qū)內(nèi)知識共享行為的發(fā)生[3]。

用戶生產(chǎn)、創(chuàng)造內(nèi)容是社會化媒體的主要信息來源，其本質(zhì)是用戶之間的互動交流，同時包含情緒的信息表達是交流的普遍現(xiàn)象。當前學術(shù)界對社會化媒體中情緒的研究主要從情緒信息特性[4-6]、內(nèi)容的情感分析方法[7-10]、情緒化傳播行為[11，12]、情緒化信息的傳播效果[13，14]、用戶分享動機[15-17]等方面展開。已有文獻大多集中于對情緒化與非情緒化的對比研究，基于情緒的積極與消極視角的研究相對較少。以往學者通過建立情緒滲透模型，發(fā)現(xiàn)情緒會影響個體認知加工的內(nèi)容和過程，進而影響人們的判斷，正性情緒會作出積極判斷，負性情緒則會誘導產(chǎn)生消極判斷，但是由此產(chǎn)生的積極態(tài)度是否會促進知識共享，消極態(tài)度是否會抑制知識共享，并無結(jié)論。

為了把握社區(qū)用戶情緒形成的內(nèi)在規(guī)律和演變機制，考慮個體在有限理性的情況下，影響行為選擇的個體情緒決策機理，本文以積極情緒與消極情緒為分類依據(jù)，構(gòu)建情緒演化模型，同時考慮到社區(qū)用戶之間的社會關系網(wǎng)絡，必然會存在情緒之間的交互影響機制。因此，在情緒模型的基礎上，進一步構(gòu)建社區(qū)用戶的情緒與組織氛圍的交互感染機制，并對模型進行仿真實驗和理論分析，最后，對促進虛擬社區(qū)知識共享提出合理建議。

二、研究基礎

對話與互動是用戶在社會化媒介的基本活動，話題的發(fā)起者獲得的回饋數(shù)量與質(zhì)量決定了其在社會化問答社區(qū)的活躍度與參與度，并且獲得回復的發(fā)帖人比沒有得到回復的發(fā)帖人有更高的可能繼續(xù)參與社會化問答社區(qū)的活動[18]。社會化問答社區(qū)作為一種社會化媒體，用戶行為的發(fā)生、社區(qū)發(fā)展與發(fā)帖者、瀏覽者、評論者等多種角色的情緒密切相關，用戶在社交媒體上表達的內(nèi)容反映了當時用戶對一些事物、事件的看法與態(tài)度，并且會在一定程度上影響用戶的參與程度。丁松云等[19]通過研究發(fā)現(xiàn)，情緒影響用戶信息分享的意愿。Laurie Kramer[20]通過研究發(fā)現(xiàn)，用戶構(gòu)建情緒感染的方式，使得情緒化信息得以影響受眾的情緒。龔燁[21]通過實驗發(fā)現(xiàn)，個體面對情緒化的求助信息會比面對非情緒化的信息愿意付出更多的時間與精力。Berger J[22]研究發(fā)現(xiàn)，高情緒喚起度比低情緒喚起度更能刺激受眾的后續(xù)行為。

情緒作為一種人對客觀事物的行為反應，能夠表現(xiàn)行動的意向。用戶在相互交流的過程中會受到自身情緒的影響，同時組織氛圍又會影響情緒。情緒在外界環(huán)境以及自身的作用下會逐漸趨于平復，在這個過程中，個體的情緒也會通過社會關系網(wǎng)絡影響到其他用戶的情緒與行為[23]。在進行交互的過程中，用戶的情緒通過影響其他用戶對事物的認知與評估，進而對被影響者的后續(xù)行為產(chǎn)生影響，因此在探究接受者、分享者共享知識的過程中添加情緒因子，更貼近現(xiàn)實生活中用戶在社交媒體的知識共享行為。

演化博弈認為，由于博弈雙方是有限理性的，因而參與者在初始參與階段，并不能找到最優(yōu)策略，在博弈的過程中，他們會不斷優(yōu)化自身的策略，最后達到均衡狀態(tài)。演化博弈被廣泛應用于虛擬社區(qū)[24，25]、科研團隊[26]、創(chuàng)新組織[27]等知識與數(shù)據(jù)共享的研究中。從實際角度出發(fā)，人們依據(jù)已有的信息以及經(jīng)驗判斷知識的質(zhì)量，表現(xiàn)為有限理性[28],演化博弈在社會化問答社區(qū)中仍具有其適用性。萬莉等[29]認為虛擬社區(qū)內(nèi)知識共享的質(zhì)量越高，共享的意愿就越強烈，從而產(chǎn)生更高的積極情緒，更容易產(chǎn)生積極共享的行為。周濤等[30]從環(huán)境因素的視角探究用戶行為的影響因素，認為知識質(zhì)量會在更大程度上對用戶使用意愿產(chǎn)生影響。其中，情緒會影響知識貢獻的質(zhì)量進而影響其行為。結(jié)合上述分析，可以發(fā)現(xiàn)，情緒通過影響個體認知進而影響行為選擇，形成“事件—情感—認知—行為”的鏈條。因此，有必要將知識共享與人的情感相聯(lián)系，探究不同類型的情緒對知識共享行為博弈的影響。

三、知識共享的演化博弈模型

(一)模型介紹

由于社會化問答社區(qū)的虛擬性、無門檻性，使得社會化問答社區(qū)不同于企業(yè)或現(xiàn)實團隊中成員的“不共享”與“共享”策略，社區(qū)中的成員如果沒有知識需求或興趣驅(qū)動，將不會參與到社會化問答的社群中。本文借鑒王鵬民等[25]界定的“主動共享”與“被動共享”概念，將虛擬社區(qū)的用戶劃分為主動共享型用戶與被動共享型用戶。其中主動共享表示用戶積極搜尋、瀏覽、發(fā)帖、回帖、評論等多項交互行為，有意愿加入虛擬社區(qū)中話題的討論，有意向分享自身的經(jīng)驗與知識，或者重新整合自身的知識架構(gòu)。而相較于主動共享，被動共享者的行為主要表現(xiàn)為用戶是單向的使用社區(qū)內(nèi)的資源，不參與社區(qū)內(nèi)話題討論，僅靠自身的意愿、態(tài)度、興趣瀏覽社區(qū)內(nèi)容，從而滿足自身對社區(qū)的使用需求。

(二)模型假設與參數(shù)設置

假設1：依據(jù)社區(qū)內(nèi)用戶行為的劃分，可以將社區(qū)內(nèi)用戶在參與知識共享的過程中獲得的收益，劃分為直接收益、協(xié)同收益以及外部獎勵。其中，直接收益是指用戶在參與社區(qū)知識共享的過程中，依靠自身的意愿與能力將社區(qū)內(nèi)的知識與自身知識重組，豐富原有知識架構(gòu)所帶來的收益。協(xié)同收益是指用戶在知識共享的過程中，依據(jù)積極搜尋、瀏覽、發(fā)帖、回帖、評論等多項交互活動，而使得各知識實現(xiàn)交流、碰撞、融合所帶來的價值。外部獎勵是指用戶在參與的過程中，由于積極共享，使得自身聲望、影響力等提高而帶來的收益。

假設2：社區(qū)知識共享是有償使用的過程，在共享的過程中，會付出時間、精力等成本，同時由于知識作為一種私人物品，必然存在由于共享行為的發(fā)生而喪失對知識所有權(quán)的風險。因此，將知識共享過程中產(chǎn)生的吸收、轉(zhuǎn)化成本以及損失風險成本合計為用戶共享的感知成本。

假設3：情緒作為一種人對客觀事物的行為反應，具有行動的意向。用戶自身的不同情緒會影響用戶對行為收益的判斷，將用戶情緒對收益的影響劃分為兩個階段。第一階段——決策前情緒，在自身情緒的驅(qū)使下，用戶會對社區(qū)內(nèi)的知識、其他用戶的影響力等做出初始判斷，在這個階段，用戶的情緒主要影響的是其對直接收益的判斷。在第二個階段——決策中情緒，由于用戶選擇參與社區(qū)的交互活動，必然會受到關系網(wǎng)內(nèi)其他用戶對自身情緒的影響，而此時的情緒主要影響的是用戶對協(xié)同收益的判斷。以αi表示用戶在參與知識共享交互過程之前的初始情緒值，即決策前情緒，αi=rese；ηi表示用戶在交流的過程中，由于受到組織情緒氛圍的影響而使得自身情緒發(fā)生變化，從而產(chǎn)生的新的情緒值，即決策中情緒，se=[rp(1+ra)-rd],ηi=[sere+(1-re)λg]。每一個用戶在某一時間內(nèi)的情緒水平用情緒值表示，情緒值的表示借鑒以往學者利用PAD模型與OCC模型生成的數(shù)值化情緒[31]以及情緒感染模型[32]，其中，喜悅的數(shù)值為(0.3,0.1,0.2)，具體數(shù)值如表7所示。

表1 參數(shù)說明

假定i、j表示社區(qū)中的兩個不同的團體，以i為社區(qū)用戶的共享者為例，將社會化問答社區(qū)內(nèi)博弈選擇的參數(shù)作如下設置，見表1。

(三)模型構(gòu)建

現(xiàn)實中，情緒的影響機制、感染機制較為復雜，依據(jù)研究目的以及參數(shù)的可衡量性，對參與社區(qū)用戶的情緒博弈模型作如下設置。

設用戶沒有受到情緒影響時收益記為Vi0：

Vi0=Di+Ui+R-Ti

(1)

基于此，構(gòu)建情緒對收益的影響模型：

Vi=Di+(sere)Di+Ui+[sere+(1-re)λg]Ui+R-Ti

=(1+sere)Di+[sere+(1-re)λg+1]Ui+R-Ti=(αi+1)Di+(ηi+1)Ui+R-Ti

(2)

在參與共享的過程中，用戶在參與社會化問答社區(qū)的過程中，由于環(huán)境以及自身的影響，會選擇不同的行為策略，直至達到演化博弈的穩(wěn)定狀態(tài)。

第一種情況：若i、j同時主動共享，即i、j的收益分別為：

Hi=(αi+1)Di+[ηi+1]Ui+Ri-Ti

(3)

Hj=(αj+1)Dj+[ηj+1]Uj+Rj-Tj

(4)

第二種情況：若i選擇主動共享，而j選擇被動共享，則i,j的收益分別為：

Pi=Ri-Ti

(5)

Qj=(αj+1)Dj

(6)

第三種情況：若i選擇被動共享，j選擇主動共享，則i,j的收益分別為：

Qi=(αi+1)Di

(7)

Pj=Rj-Tj

(8)

第四種情況：若i、j同時選擇被動共享，即i、j的收益分別為：

Si=0

(9)

Sj=0

(10)

表2 理性條件下社區(qū)用戶參與的收益矩陣

根據(jù)選擇策略的不同，構(gòu)造社會化問答社區(qū)用戶參與的收益矩陣，如表2所示。

虛擬社區(qū)作為一個知識共享的系統(tǒng)，假設存在有差異的系統(tǒng)i,j。群體i主動共享的概率為x，被動共享的概率為1-x；群體j主動共享的概率為y，被動共享的概率為1-y；所以，群體i選擇知識主動共享的收益為：

Vi=yHi+(1-y)Pi

=y{(1+αi)Di+[ηi+1]Ui+Ri-Ti}+(1-y)(Ri-Ti)

=y{(1+αi)Di+[ηi+1]Ui}+(Ri-Ti)

(11)

群體i選擇知識被動共享的收益為：

(12)

則群體i的平均策略收益：

(13)

同理，群體j在選擇主動共享時的收益為：

Vj=xHj+(1-x)Pj=x{(1+αj)Dj+[ηj+1]Uj+Rj-Tj}+(1-x)(Rj-Tj)

=x{(1+αj)Dj+[ηj+1]Uj}+(Rj-Tj)

(14)

群體j選擇知識被動共享的收益為：

(15)

則群體j的平均策略收益：

(16)

則群體i,j的復制動態(tài)方程組為：

(17)

群體i、j的復制動態(tài)方程可以組成微分方程，對社區(qū)內(nèi)的不同群體i、j的知識共享策略的博弈演化過程作出描述，對群體i、j的復制動態(tài)方程分別求x、y的偏導函數(shù)，由此可得其相應的雅克比矩陣：

(18)

由于演化博弈的過程中，所選擇的博弈模型假設參數(shù)不同，演化博弈的過程中存在不同的均衡狀態(tài)，其所對應的社區(qū)知識共享的結(jié)果各不相同。利用雅克比矩陣的行列式和跡來判斷(0,0)，(0,1)，(1,1)，(1,0)，(x0,y0)五個均衡點的穩(wěn)定狀態(tài)，因此將均衡點分別代入行列式和跡的公式中，可得均衡點的局部穩(wěn)定性列表，如表3所示。

表3 平衡點的局部穩(wěn)定性判斷表

當均衡點的行列式值detJ>0且trJ<0時，則該均衡點為局部穩(wěn)定點，對應的群體行為策略為社區(qū)用戶參與知識共享的均衡狀態(tài)。根據(jù)演化博弈中設置的參數(shù)不同，將社會化問答社區(qū)用戶參與知識共享的演化博弈分為以下三種情況。

情況一。當用戶知識共享的外部收益高于主動共享的成本時，即社區(qū)用戶的認可收益以及社區(qū)的激勵收益高于用戶在社區(qū)內(nèi)參與知識共享的主動共享的成本時，也即Ri>Ti，Rj>Tj時，通過計算得到在該情況下的五個平衡點相應的局部穩(wěn)定性，如表4所示。

表4 情況一平衡點的局部穩(wěn)定性

由情況一平衡點的局部穩(wěn)定性的結(jié)果可以看出，(1,1)是情況一的局部穩(wěn)定性點，即(主動共享，主動共享)是演化博弈的均衡策略，系統(tǒng)演化的相位圖如圖1所示。用戶在參與社會化問答社區(qū)的過程中，選擇主動共享時，所帶來的激勵收益、認可收益抵消了社區(qū)用戶主動共享的感知成本。因此，此時無論另一方的策略選擇如何改變，一方仍具有選擇主動共享的意愿，當用戶在社會化問答社區(qū)內(nèi)獲得的外部獎勵大于用戶在共享時付出的成本時，博弈雙方都會選擇“主動共享”策略，同時說明，在參與社會化問答社區(qū)的過程中，建立獎勵機制有助于用戶參與到社區(qū)的交互過程中。

圖1 情況一的演化圖

情況二。用戶主動共享的感知成本大于主動共享的外部收益、協(xié)同收益以及直接收益的總和時，即Ti>Ri+(1+αi)Di+(1+ηi)Ui，Tj>Rj+(1+αj)Dj+(1+ηj)Uj，通過計算可得情況二的局部穩(wěn)定性結(jié)果。

由表5可知，平衡點D1(0,0)為情況二的穩(wěn)定點，(被動共享，被動共享)是情況二下的演化穩(wěn)定策略選擇，即無論博弈雙方的初始狀態(tài)為何，系統(tǒng)將收斂于(0,0)。這表明社會化問答社區(qū)內(nèi)的用戶普遍選擇被動共享的演化策略，系統(tǒng)演化的相位圖如圖2所示。由于主動共享的感知成本超過用戶主動共享時帶來的外部收益與協(xié)同收益、直接收益之和，使得用戶逐漸喪失主動共享的意愿，而選擇被動共享的策略，以防止自身知識的流出以及收益的減少。

表5 情況二平衡點的局部穩(wěn)定性

圖2 情況二的演化圖

情況三。知識共享成本高于社區(qū)的外部激勵，但是共享成本小于用戶參與社區(qū)所獲得的知識收益與外部獎勵，即：Ri

表6 情況三平衡點的局部穩(wěn)定性

圖3 情況三的演化圖

根據(jù)以上情況的不同，得到的均衡點也并非都是穩(wěn)定的，由以上分析可知，(被動共享，被動共享)，(主動共享，主動共享)是演化過程中的兩個穩(wěn)定策略?？梢钥闯?主動共享，主動共享)是期望的最優(yōu)策略，也是實現(xiàn)虛擬社區(qū)知識共享的關鍵。那么，在虛擬社區(qū)的知識共享中，博弈雙方的選擇策略最后收斂于哪個均衡點？情緒對知識共享的行為演變表現(xiàn)出怎樣的趨勢？為解答上述問題，將探究不同情緒狀態(tài)對知識共享的影響趨勢。

四、演化路徑影響因素及仿真分析

(一)演化路徑影響因素分析

依據(jù)上述分析，系統(tǒng)最終的演化結(jié)果取決于所處的初始狀態(tài)以及D1D2D4D5,D2D4D5D3的面積大小比較。初始狀態(tài)在D2D4D5D3的區(qū)域內(nèi)時，系統(tǒng)將向(主動共享，主動共享)穩(wěn)定點演化，D1D2D4D5面積越小，博弈雙方選擇共享的概率就越大。其中D1D2D4D5的面積為：

(19)

(二)不同因素的影響路徑

1.情緒狀態(tài)

情緒狀態(tài)決定用戶參與虛擬社區(qū)的初始狀態(tài)，通過數(shù)值化的算法表明其在社區(qū)內(nèi)的情緒。其中PAD模型中，情緒狀態(tài)越高，表明用戶對收益的預期越高，社區(qū)內(nèi)用戶越容易選擇主動共享的策略，知識共享發(fā)生的概率就越大。

2.情緒程度

情緒程度表明用戶并非完全理性，亦不是完全情緒化，用戶在社區(qū)的交互過程中，也會受到社區(qū)氛圍的影響，情緒程度越高，表明用戶越不容易受到外界環(huán)境的影響。用戶依據(jù)自身的情緒、認知作出判斷。因此，自身情緒以及外界環(huán)境影響用戶對超額收益的預期。情緒程度不同，其產(chǎn)生的情緒值各不相同，從而對知識共享行為的影響也不盡相同。

3.組織情緒氛圍

組織情緒氛圍作為一種信息線索，在參與社區(qū)的過程中，用戶會根據(jù)文字或?qū)κ录母杏X作出相應的判斷，組織氛圍通過組織內(nèi)的強弱關系、用戶的主觀判斷對用戶情緒產(chǎn)生影響，進而影響知識傳播者或者接受者對收益的評估，最終影響用戶的知識共享行為。情緒氛圍越積極，越有利于用戶共享知識，提高知識共享的概率。

4.主體與其他成員的網(wǎng)絡關系強度

基于社交網(wǎng)絡用戶之間存在不同程度的關系，在交互的過程中，形成以交互主體為中心的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。用戶在社區(qū)的交互越頻繁，越能形成較為強烈的網(wǎng)絡關系，進而更容易受到社區(qū)內(nèi)情緒氛圍的影響。關系強度越高，說明主體和與之有聯(lián)系的發(fā)送體之間形成較為強烈的社會關系，越容易受到社區(qū)氛圍的影響，故主體與其他成員的網(wǎng)絡關系在一定程度上刺激了知識共享的發(fā)生。

(三)仿真分析

為探討基于情緒的虛擬社區(qū)知識共享行為的演化趨勢，解釋情緒對知識共享行為的作用機制，運用數(shù)值與模擬仿真給出虛擬社區(qū)知識共享行為在給定數(shù)值情況下的演化軌跡，相關數(shù)據(jù)見表7。

1.不同情緒狀態(tài)對知識共享行為的影響

為探究不同情緒狀態(tài)對知識共享的影響，在仿真中，對相關數(shù)值作如下設定：

U=10,R=3,T=7,D=4,re=0.5,λ=0.5,g=0.3,η∈(-1,1)

通過數(shù)值仿真得到如圖4所示的圖形，在初始值設定為0.4的前提下，不同的情緒對行為的影響以及程度各不相同，害怕、輕松、滿足、責備、不喜歡、生氣、憎恨會抑制知識共享，而喜悅、憤恨、滿意、希望、心滿意足、恐懼、失望、高興、悲傷、驕傲、羞愧、羨慕、感激、喜歡、快樂會促進知識共享?？梢钥闯?，并非所有的積極情緒都會促進知識共享，如輕松、滿足，也并不是所有的消極情緒都會抑制知識共享，如憤恨、恐懼、悲傷、羞愧。

表7 主體初始情緒數(shù)值

圖4 不同情緒狀態(tài)對知識共享演化路徑分析

2.情緒程度對知識共享行為的影響

為探究不同情緒程度對知識共享的影響，在仿真中，對相關數(shù)值作如下設定：

U=10,R=3,T=7,D=4,re=[0,1],λ=0.5,g=0.3,η∈(-1,1)

在其他因素保持不變的情況下，η隨情緒程度的變化而變化，同時根據(jù)情緒參數(shù)的計算得到如表8所示的結(jié)果。通過仿真分析，在不同情緒程度的作用下，情緒狀態(tài)即用戶自身的主觀判斷力對行為的影響各不相同。隨著用戶主觀判斷力的增加，即用戶更相信自身的判斷，受外界的影響較小時，喜悅、憤恨、害怕、輕松、失望、責備、滿足、生氣、憎恨、不喜歡會減緩知識共享的系統(tǒng)演化，甚至當用戶的初始狀態(tài)位于D1D2D4D5之中時，會加速實現(xiàn)被動共享的系統(tǒng)演化。而滿意、希望、心滿意足、恐懼、高興、悲傷、驕傲、羞愧、羨慕、感激、喜歡、快樂使得D5更加靠近D1，從而使得用戶主動共享的概率增加，加速用戶在社區(qū)內(nèi)形成(主動共享，主動共享)的穩(wěn)定狀態(tài),見圖5、圖6。

表8 交互過程中情緒狀態(tài)對收益的評估在不同情緒程度下的取值

圖5 不同re情況下滿意對行為的演化路徑分析

圖6 不同re情況下輕松對行為的演化路徑分析

3.組織情緒氛圍對知識共享行為的影響

為探究不同組織情緒氛圍對知識共享的影響，在仿真中，對相關數(shù)值作如下設定：

U=10,R=3,T=7,D=4,re=0.5,λ=0.3,0.5,0.7,g=0.3,η∈(-1,1)

通過仿真分析，分別選取λ=0.3,0.5,0.7，分別代表消極、中性、積極的組織情緒氛圍，隨著組織情緒氛圍越來越接近1，即組織氛圍越積極，在用戶主觀情緒的作用下，使得D5更加靠近D1，從而使得用戶主動共享的概率增加，促進知識共享行為的發(fā)生，加速用戶在社區(qū)內(nèi)形成(主動共享，主動共享)的穩(wěn)定狀態(tài)。

為使演化結(jié)果更具說服性，分別選取消極情緒、積極情緒在re=0.5的情況下，對λ=0.3,0.5,0.7作不同情況的分析。以恐懼和快樂為例，由表9、圖7、圖8可以看出，無論參與主體在初始狀態(tài)時表現(xiàn)為哪種情緒，組織氛圍的積極化會使用戶主動共享的概率增加。

表9 交互過程中的情緒對收益的評估在不同組織情緒氛圍下的取值

圖7 不同λ情況下恐懼對行為的演化路徑分析

圖8 不同λ情況下快樂對行為的演化路徑分析

4.主體間不同網(wǎng)絡關系強度對知識共享行為的影響

為探究不同網(wǎng)絡關系強度對知識共享的影響，在仿真中對相關數(shù)值作如下設定：

U=10,R=3,T=7,D=4,re=0.5,λ=0.5,g=0.3，0.8,η∈(-1,1)

通過仿真分析，分別選取g=0.3,0.8，分別代表弱網(wǎng)絡關系、強網(wǎng)絡關系，網(wǎng)絡關系作為主體與其他用戶之間的聯(lián)系紐帶，決定著組織氛圍對參與主體的影響程度，g越大，表示主體間的關系強度越強烈，主體越容易受到社區(qū)內(nèi)其他用戶情緒的影響。隨著關系強度越來越接近1，即關系越密切，在用戶主觀情緒的作用下D5更加靠近D1，從而使得用戶主動共享的概率增加。關系強度的增加，加速用戶在社區(qū)內(nèi)形成(主動共享，主動共享)的穩(wěn)定狀態(tài)。

由表10可以看出，隨著參與主體與社區(qū)內(nèi)其他用戶建立的網(wǎng)絡關系強度的不斷增加，主體對收益的評估也隨之增大。為使演化結(jié)果更具說服性，分別選取消極情緒、積極情緒在re=0.5的情況下，對g=0.3,0.8作不同情況的分析。以希望和悲傷為例，由圖9、圖10可以看出，無論參與主體在初始狀態(tài)時表現(xiàn)為哪種情緒，用戶在虛擬社區(qū)關系強度的增加，會使得用戶主動共享的概率增加。

表10 交互過程中的關系強度對收益的評估在不同組織情緒氛圍下的取值

圖9 不同g情況下希望對行為的演化路徑分析

圖10 不同g情況下悲傷對行為的演化路徑分析

五、結(jié)論與建議

本文利用演化博弈模型，探討在社會化問答社區(qū)內(nèi)用戶參與知識共享的影響因素，研究表明，在不同的情況下，動態(tài)博弈系統(tǒng)存在兩個穩(wěn)定點(0,0)(1,1)，其中(1,1)最具有現(xiàn)實意義與研究價值。本文將情緒與情緒感染引入知識共享的模型中，形成基于交互過程的兩階段情緒—行為模型，運用Matlab軟件對模型進行演化仿真，得到不同情況下情緒對行為的影響。

從初始情緒狀態(tài)的角度分析，害怕、輕松、滿足、責備、不喜歡、生氣、憎恨會抑制知識共享，而喜悅、憤恨、滿意、希望、心滿意足、恐懼、失望、高興、悲傷、驕傲、羞愧、羨慕、感激、喜歡、快樂會促進知識共享。由此可以看出，并非所有的積極情緒都會促進知識共享，如輕松、滿足，也并不是所有的消極情緒都會抑制知識共享，如憤恨、恐懼、悲傷、羞愧。另外，組織氛圍的積極化，會促進社區(qū)內(nèi)形成主動共享的行為傾向。在行為決策前，不同的情緒對用戶行為的影響各不相同，但是當用戶參與到社區(qū)活動中時，社區(qū)氛圍通過影響用戶決策中的情緒，進而影響用戶的行為。同時，用戶在虛擬社區(qū)關系強度的增加，會使得用戶主動共享的概率增加。當主體在社會化問答社區(qū)內(nèi)的交互越頻繁，情緒在個體之間傳染的可能性就越大，從而影響用戶在社會化問答社區(qū)內(nèi)的情感體驗。基于上述研究，本文對社會化問答社區(qū)運營管理提出如下建議和對策。

第一，注重用戶在社區(qū)內(nèi)的情感體驗，優(yōu)化社區(qū)互動環(huán)境。隨著社交媒體的商業(yè)化發(fā)展，社區(qū)管理者很容易忽略社區(qū)環(huán)境體驗的作用。社交媒體環(huán)境的改變會影響用戶的情感體驗，進而影響用戶的參與行為。一方面，營造積極向上、文明的社區(qū)環(huán)境，營造喜悅、希望、快樂等積極氛圍，避免形成害怕、責備、憎恨等消極氛圍，引導用戶之間形成正常有序且積極的人際互動行為。另一方面，社區(qū)運營者、建設者要注重用戶在社區(qū)內(nèi)的體驗感，提升社區(qū)的設計感與美感，從而提升用戶在社區(qū)的滿意感，以促進用戶在社區(qū)主動共享行為的發(fā)生。

第二，注重用戶在社區(qū)的情感表達，引導用戶情緒。社區(qū)管理者應重視用戶在提問、評論、回答時的情緒表達，有效引導用戶的情緒。情緒影響用戶對收益的判斷，因此，社區(qū)管理者應該持續(xù)關注用戶的情緒，尤其是害怕、輕松、滿足、責備、不喜歡、生氣、憎恨等情緒的疏導工作，一旦發(fā)現(xiàn)用戶存在以上幾種情緒時應及時溝通，甚至是采取一定的措施干預，促進用戶之間進行正常的交流互動。

第三，提高虛擬社區(qū)服務，加強用戶間的關系建設。優(yōu)化社區(qū)服務，擴大用戶規(guī)模，確保所有用戶在社區(qū)內(nèi)形成“強關系”。在知識共享的過程中，強社會關系使得個體更能被組織氛圍感染，更容易產(chǎn)生知識共享的行為傾向。

第四，加強知識產(chǎn)權(quán)保護，構(gòu)建基于知識系統(tǒng)的服務體系。感知收益對用戶行為產(chǎn)生積極影響，而感知成本對用戶行為產(chǎn)生消極影響，用戶的感知成本包括吸收、轉(zhuǎn)化成本以及損失風險成本。通過產(chǎn)權(quán)保護，有效降低用戶知識共享的風險成本，同時構(gòu)建知識系統(tǒng)的服務體系幫助用戶及時有效掌握所需要的知識與技能，提升自我效能感，從而達到降低用戶的感知成本或增加感知收益的目的。同時，社區(qū)的管理者可以采取外部獎勵的方式增加社區(qū)內(nèi)的主動共享。